Certains problèmes de santé publique sont si importants qu'ils peuvent être calculés à partir de l'espace à l'aide d'images satellites à l'aide d'un algorithme spécial compilé par l'intelligence artificielle. Des millions de personnes dans le monde sont obèses, aux États-Unis, c'est un tiers de la population adulte. Les scientifiques ont été intrigués par le problème de sa distribution active et ont décidé d'étudier la question en utilisant les nouvelles technologies.
L'obésité est influencée par de nombreux facteurs, notamment la génétique, la démographie, le comportement, etc. Les traits de comportement qui encouragent les choix alimentaires malsains et les modes de vie sédentaires semblent se refléter dans l'environnement social et bâti. Le nombre de points de restauration rapide et la présence d'espaces verts avec des chemins piétonniers ont un réel impact sur le mode de vie des personnes. C'est cette relation quantitative entre les traits comportementaux et l'infrastructure que les scientifiques ont décidé d'étudier, selon le réseau JAMA.
Dans le même temps, dans une nouvelle étude, des scientifiques ont évalué le niveau d'obésité dans une région spécifique, mais les citoyens en surpoids n'ont pas été impliqués dans les expériences! Au lieu de cela, ils se sont tournés vers l'intelligence artificielle pour obtenir de l'aide. Les experts ont créé un algorithme qui s'appuyait sur les signaux de l'environnement et de l'infrastructure de la zone dans laquelle ces personnes vivent. Données sur la prévalence de l'obésité chez les adultes qu'ils ont reçues du projet des Centers for Disease Control and Prevention "500 villes". Le modèle prend en compte les «points d'intérêt» - stations-service, centres commerciaux, parcs, restaurants, etc. Il peut être utilisé pour juger où et à quelle fréquence les gens vont, et quels facteurs de l'environnement urbain sont associés à l'obésité.
Pour trouver la meilleure façon de créer l'algorithme, les chercheurs ont chargé 150 000 images satellite Google Maps dans le réseau neuronal (une technologie visant à une reconnaissance d'image efficace). Les données couvraient 1 695 quartiers dans six villes américaines: Los Angeles, Memphis, San Antonio, Seattle, Tacoma et Bellevue. L'étude a été menée du 14 février au 31 octobre 2017. Ensuite, parmi un vaste éventail d'informations, ils ont identifié des modèles et des chemins de mouvement des personnes. Le réseau a aidé les chercheurs à se concentrer sur les caractéristiques les plus importantes des images, telles que le nombre d'espaces verts, les clubs de fitness, les cafés, les restaurants de restauration rapide, les différents types de logements, etc.
En conséquence, les chercheurs ont estimé la «zone d'obésité» dans les villes encore mieux que ne le feraient les statistiques. Conclusion de la recherche: en moyenne, 64,8% des cas de prévalence d'obésité sont associés à une infrastructure urbaine spécifique. Autrement dit, pour échapper d'une manière ou d'une autre à un mode de vie malsain, il est nécessaire de développer des espaces verts, de construire des sentiers piétonniers et d'aménager des terrains de sport dans des zones ouvertes. Il n'y a rien de fondamentalement nouveau dans l'étude, mais il y a une confirmation du fait que l'environnement détermine en grande partie la santé de la population.